启动数据库

下载 MongoDB, 解压后并启动:

$ bin/mongod

MongoDB 默认存储数据目录为 /data/db/ (或者 c:\data\db), 当然你也可以修改成不同目录, 只需要指定 –dbpath 参数:

$ bin/mongod --dbpath /path/to/my/data/dir

获取数据库连接

现在我们就可以使用自带的shell工具来操作数据库了. (我们也可以使用各种编程语言的驱动来使用MongoDB, 自带的shell工具可以方便我们管理数据库)

启动 MongoDB JavaScript 工具:

$ bin/mongo

默认 shell 连接的是本机localhost 上面的 test库, 会看到:

MongoDB shell version: 0.9.8
url: test
connecting to: test
type "help" for help
>

“connecting to:” 这个会显示你正在使用的数据库的名称. 想换数据库的话可以:

> use mydb

可以输入 help 来查看所有的命令.

插入数据到集合

下面我们来建立一个test的集合并写入一些数据. 建立两个对象, j 和 t , 并保存到集合中去.
在例子里 ‘>’ 来表示是 shell 输入提示符

> j = { name : "mongo" };
{"name" : "mongo"}
> t = { x : 3 };
{ "x" : 3  }
> db.things.save(j);
> db.things.save(t);
> db.things.find();
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
{"x" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf61651712cf7758fbdbc")}
>

有几点需要注意下 :

• 不需要预先建立一个集合. 在第一次插入数据时候会自动建立.
• 在例子其实可以存储任何结构的数据, 当然在实际应用我们存储的还是相同元素的集合. 这个特性其实可以在应用里很灵活, 你不需要类似 alter table 来修改你的数据结构
• 每次插入数据时候对象都会有一个ID, 名字叫 _id.

当你运行不同的例子, 你的对象ID值都是不同的.

下面再加点数据:

> for( var i = 1; i < 10; i++ ) db.things.save( { x:4, j:i } ); > db.things.find();
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
{"x" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf61651712cf7758fbdbc")}
{"x" : 4 , "j" : 1 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbd")}
{"x" : 4 , "j" : 2 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbe")}
{"x" : 4 , "j" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbf")}
{"x" : 4 , "j" : 4 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc0")}
{"x" : 4 , "j" : 5 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc1")}
{"x" : 4 , "j" : 6 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc2")}
{"x" : 4 , "j" : 7 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc3")}
{"x" : 4 , "j" : 8 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc4")}

请注意下, 这里循环次数是10, 但是只显示到8, 还有2条数据没有显示.

如果想继续查询下面的数据只需要使用 it 命令, 就会继续下面的数据:

{"x" : 4 , "j" : 7 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc3")}
{"x" : 4 , "j" : 8 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc4")}

继续

> it
{"x" : 4 , "j" : 9 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc5")}
{"x" : 4 , "j" : 10 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc6")}

从技术上讲 find() 返回一个游标对象. 但在上面的例子里, 并没有拿到一个游标的变量. 所以 shell 自动遍历游标, 返回一个初始化的set, 并允许我们继续用 it 迭代输出.

当然我们也可以直接用游标来输出, 不过这个是下一部分的内容了.

查询数据

在没有深入查询之前, 我们先看看怎么从一个查询中返回一个游标对象. 可以简单的通过 find() 来查询, 他返回一个任意结构的集合. 如果实现特定的查询稍后讲解.

实现上面同样的查询, 然后通过 while 来输出:

> var cursor = db.things.find();
> while (cursor.hasNext()) { print(tojson(cursor.next())); }
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
{"x" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf61651712cf7758fbdbc")}
{"x" : 4 , "j" : 1 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbd")}
{"x" : 4 , "j" : 2 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbe")}
{"x" : 4 , "j" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbf")}
{"x" : 4 , "j" : 4 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc0")}
{"x" : 4 , "j" : 5 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc1")}
{"x" : 4 , "j" : 6 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc2")}
{"x" : 4 , "j" : 7 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc3")}
{"x" : 4 , "j" : 8 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc4")}
{"x" : 4 , "j" : 9 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc5")}
>

上面的例子显示了游标风格的迭代输出. hasNext() 函数告诉我们是否还有数据, 如果有则可以调用 next() 函数. 这里我们也用了自带的 tojson() 方法返回一个标准的 JSON 格式数据.

当我们使用的是 JavaScript shell, 可以用到JS的特性, forEach 就可以输出游标了. 下面的例子就是使用 forEach() 来循环输出:

> db.things.find().forEach( function(x) { print(tojson(x));});
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
{"x" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf61651712cf7758fbdbc")}
{"x" : 4 , "j" : 1 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbd")}
{"x" : 4 , "j" : 2 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbe")}
{"x" : 4 , "j" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbf")}
{"x" : 4 , "j" : 4 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc0")}
{"x" : 4 , "j" : 5 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc1")}
{"x" : 4 , "j" : 6 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc2")}
{"x" : 4 , "j" : 7 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc3")}
{"x" : 4 , "j" : 8 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc4")}
{"x" : 4 , "j" : 9 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc5")}
>

forEach() 必须定义一个函数供每个游标元素调用.

在 mongo shell 里, 我们也可以把游标当作数组来用 :

> var cursor = db.things.find();
> print (tojson(cursor[4]));
{"x" : 4 , "j" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbf")}

使用游标时候请注意占用内存的问题, 特别是很大的游标对象, 有可能会内存溢出. 所以应该用迭代的方式来输出.

下面的示例则是把游标转换成真实的数组类型:

> var arr = db.things.find().toArray();
> arr[5];
{"x" : 4 , "j" : 4 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc0")}

请注意这些特性只是在 mongo shell 里使用, 而不是所有的其他应用程序驱动都支持.

MongoDB 游标对象不是没有快照 – 如果有其他用户在集合里第一次或者最后一次调用 next(), 你可以得不到游标里的数据. 所以要明确的锁定你要查询的游标.

指定条件的查询

到这里我们已经知道怎么从游标里实现一个查询并返回数据对象, 下面就来看看怎么根据指定的条件来查询.

下面的示例就是说明如何执行一个类似SQL的查询, 并演示了怎么在 MongoDB 里实现. 这是在 MongoDB shell 里查询, 当然你也可以用其他的应用驱动或者语言来实现:

SELECT * FROM things WHERE name="mongo"

> db.things.find({name:"mongo"}).forEach(function(x) { print(tojson(x));});
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
>

SELECT * FROM things WHERE x=4

> db.things.find({x:4}).forEach(function(x) { print(tojson(x));});
{"x" : 4 , "j" : 1 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbd")}
{"x" : 4 , "j" : 2 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbe")}
{"x" : 4 , "j" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbf")}
{"x" : 4 , "j" : 4 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc0")}
{"x" : 4 , "j" : 5 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc1")}
{"x" : 4 , "j" : 6 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc2")}
{"x" : 4 , "j" : 7 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc3")}
{"x" : 4 , "j" : 8 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc4")}
{"x" : 4 , "j" : 9 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc5")}
>

查询条件是 { a:A, b:B, … } 类似 “where a==A and b==B and …”, 更多的查询方式可以参考 Mongo 开发教程部分.

上面显示的是所有的元素, 当然我们也可以返回特定的元素, 类似于返回表里某字段的值, 只需要在 find({x:4}) 里指定元素的名字, 比如 j:

SELECT j FROM things WHERE x=4

> db.things.find({x:4}, {j:true}).forEach(function(x) { print(tojson(x));});
{"j" : 1 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbd")}
{"j" : 2 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbe")}
{"j" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbf")}
{"j" : 4 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc0")}
{"j" : 5 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc1")}
{"j" : 6 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc2")}
{"j" : 7 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc3")}
{"j" : 8 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc4")}
{"j" : 9 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc5")}
>

请注意 “_id” 元素会一直被返回.

findOne() – 语法糖

为了方便, mongo shell (其他驱动) 避免游标的可能带来的开销, 提供一个findOne() 函数. 这个函数和 find() 参数一样, 不过他返回游标里第一条数据, 或者返回 null 空数据库.

作为一个例子, name==’mongo’ 可以用很多方法来实现, 可以用 next() 来循环游标(需要校验是否为null), 或者当做数组返回第一个元素.

但是用 findOne() 方法则更简单和高效:

> var mongo = db.things.findOne({name:"mongo"});
> print(tojson(mongo));
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
>

findOne 方法更跟 find({name:”mongo”}).limit(1) 一样.

limit() 查询

你可以需要限制结果集的长度, 可以调用 limit 方法.

这是强烈推荐高性能的原因, 通过限制条数来减少网络传输, 例如:

> db.things.find().limit(3);
in cursor for : DBQuery: example.things ->
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
{"x" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf61651712cf7758fbdbc")}
{"x" : 4 , "j" : 1 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbd")}
>

更多帮助

除非了一般的 help 之外, 你还可以查询 help 数据库和db.whatever 来查询具体的说明.

如果你对一个函数要做什么, 你可以不输入 {{()}} 这些结束的括号则可以输出实现的源码, 例如:

> db.foo.insert
function (obj, _allow_dot) {
    if (!obj) {
        throw "no object passed to insert!";
    }
    if (!_allow_dot) {
        this._validateForStorage(obj);
    }
    return this._mongo.insert(this._fullName, obj);
}

mongo 是一个完整的 JavaScript shell程序, 所以在 shell 里完全可以私用JS的方法、类、语法. 此外, MongoDB 定义很多自己的类和全局变量 (比如 db). 这里可以查看完整的API说明 http://api.mongodb.org/js/.

接下来

看完这篇教程后下一步则看MongoDB更详细的文档 http://www.mongodb.org/display/DOCS/Manual

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Stackless可以简单的认为是Python一个增强版，最吸引眼球的非“微线程”莫属。微线程是轻量级的线程，与线程相比切换消耗的资源更小，线程内共享数据更加便捷。相比多线程代码更加简洁和可读。此项目是由EVE Online推出，在并发和性能上确实很强劲。安装和Python一样，可以考虑替换原系统Python。:)

为何选择MongoDB？ http://www.mongodb.org

可以在官网看到很多流行的应用采用MongoDB，比如sourceforge，github等。相比RDBMS有啥优势？首先在速度和性能上优势最为明显，不仅可以当作类似KeyValue数据库来使，还包含了一些数据库查询（Distinct、Group、随机、索引等特性）。再有一点特性就是：简单。不论是应用还是文档，还是第三方API，几乎略过一下就可以使用。不过有点遗憾的就是，存储的数据文件很大，超过正常数据的2-4倍之间。本文测试的Apache日志大小是2G，生产的数据文件有6G。寒…希望在新版里能有所缩身，当然这个也是明显的以空间换速度的后果。

本文除去上面提及到的两个软件，还需要安装pymongo模块。http://api.mongodb.org/python/

模块安装方式有源码编译和easy_install，这里就不再累赘。

1. 从Apache日志中分析出需要保存的资料，比如IP，时间，GET/POST，返回状态码等。

fmt_str  = '(?P<ip>[.\d]+) - - \[(?P<time>.*?)\] "(?P<method>.*?) (?P<uri>.*?) HTTP/1.\d" (?P<status>\d+) (?P<length>.*?) "(?P<referere>.*?)" "(?P<agent>.*?)"'
fmt_name = re.findall('\?P<(.*?)>', fmt_str)
fmt_re   = re.compile(fmt_str)

定义了一个正则用于提取每行日志的内容。fmt_name就是提取尖括号中间的变量名。

2. 定义MongoDB相关变量，包括需要存到collection名称。Connection采取的是默认Host和端口。

conn     = Connection()
apache   = conn.apache
logs     = apache.logs

3. 保存日志行

def make_line(line):
    m = fmt_re.search(line)
    if m:
        logs.insert(dict(zip(fmt_name, m.groups())))

4. 读取Apache日志文件

def make_log(log_path):
    with open(log_path) as fp:
        for line in fp:
            make_line(line.strip())

5. 运行把。

if __name__ == '__main__':
    make_log('d:/apachelog.txt')

脚本大致情况如此，这里没有放上stackless部分代码，可以参考下面代码：

import stackless
def print_x(x):
    print x
stackless.tasklet(print_x)('one')
stackless.tasklet(print_x)('two')
stackless.run()

tasklet操作只是把类似操作放入队列中，run才是真正的运行。这里主要用于替换原有多线程threading并行分析多个日志的行为。

补充：

Apache日志大小是2G，671万行左右。生成的数据库有6G。

硬件：Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU E7500 @ 2.93GHz 台式机

系统：RHEL 5.2 文件系统ext3

其他：Stackless 2.6.4 MongoDB 1.2

在保存300万左右时候，一切正常。不管是CPU还是内存，以及插入速度都很不错，大概有8-9000条/秒。和以前笔记本上测试结果基本一致。再往以后，内存消耗有点飙升，插入速度也降低。500万左右记录时候CPU达到40%，内存消耗2.1G。在生成第二个2G数据文件时候似乎速度和效率又提升上去了。最终保存的结果不是太满意。

后加用笔记本重新测试了一下1000万数据，速度比上面的671万明显提升很多。初步怀疑有两个地方可能会影响性能和速度：

1. 文件系统的差异。笔记本是Ubuntu 9.10，ext4系统。搜了下ext3和ext4在大文件读写上会有所差距。

2. 正则匹配上。单行操作都是匹配提取。大文件上应该还有优化的空间。

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